一、文章主要内容总结本文针对大型语言模型（LLMs）在处理大规模图数据时面临的上下文耗尽（无法容纳百万级节点/边的图结构）和推理幻觉（单步工具调用难以满足复杂分析需求）两大核心问题，提出了名为GraphChain的框架。该框架借鉴人类探索式认知逻辑，通过动态工具链让LLMs实现对大规模图的高效分析，核心思路是将复杂图分析任务拆解为多步专业化工具调用，逐步提炼关键信息并适配不同图结构。核心技术路径问题建模：将图的序贯探索转化为马尔可夫决策过程（MDP），LLM作为智能体通过选择工具序列（来自NetworkX库的45个核心图处理函数）完成任务，中间结果存储于内存而非直接占用LLM上下文窗口。两大核心机制：渐进式图蒸馏（Progressive Graph Distillation）：基于强化学习（PPO优化），激励工具序列在保留任务关键信息的同时，逐步压缩图数据规模（通过图描述长度GDL量化），避免上下文溢出。结构感知测试时适配（Structure-aware Test-Time Adaptation）：通过图拉普拉斯矩阵的奇异值分解提取图结构指纹，利用轻量级适配器动态调整工具选择策略，无需重训练即可适配不同拓扑的图（如社交网络、金融交易图）。实验验证 GraphChain: Large Language Models for Large-scale Graph Analysis via Tool Chaining
一、文章主要内容总结本文针对大型语言模型（LLMs）在处理大规模图数据时面临的上下文耗尽（无法容纳百万级节点/边的图结构）和推理幻觉（单步工具调用难以满足复杂分析需求）两大核心问题，提出了名为GraphChain的框架。该框架借鉴人类探索式认知逻辑，通过动态工具链让LLMs实现对大规模图的高效分析，核心思路是将复杂图分析任务拆解为多步专业化工具调用，逐步提炼关键信息并适配不同图结构。核心技术路径问题建模：将图的序贯探索转化为马尔可夫决策过程（MDP），LLM作为智能体通过选择工具序列（来自NetworkX库的45个核心图处理函数）完成任务，中间结果存储于内存而非直接占用LLM上下文窗口。两大核心机制：渐进式图蒸馏（Progressive Graph Distillation）：基于强化学习（PPO优化），激励工具序列在保留任务关键信息的同时，逐步压缩图数据规模（通过图描述长度GDL量化），避免上下文溢出。结构感知测试时适配（Structure-aware Test-Time Adaptation）：通过图拉普拉斯矩阵的奇异值分解提取图结构指纹，利用轻量级适配器动态调整工具选择策略，无需重训练即可适配不同拓扑的图（如社交网络、金融交易图）。实验验证 RELATED READING
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